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LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。
逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。
激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。
表8 algorithm_parameters参数说明-INITIAL_PROFILES_GENERATION算子 参数名称 是否必选 参数类型 说明 输出路径(result_path) 是 String 所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）
激活函数 (active_function) 是 Enum 将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值relu/sigmoid/tanh，默认relu。
结果保存路径 单击选择所有输出数据在OBS的保存根路径，会在这个根路径下自动创建feature_map、features_info_online_use、fields_feature_size、test_data、train_data五个文件夹，分别保存特征映射、在线所需特征信息、
将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。 数据上传成功后，在OBS管理控制台页面单击进入创建的桶，选择“对象”查看上传的数据。 父主题： 数据源管理
单击下载样例数据，将“test-data”数据集下载至本地。 在本地，将“test-data”压缩包解压。例如，解压至本地“test-data”文件夹下。 在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。
单击下载样例数据，将“test-data”数据集下载至本地。 在本地，将“test-data”压缩包解压。例如，解压至本地“test-data”文件夹下。 在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。
否 数据示例 单击下载样例数据，将样例数据下载至本地 父主题： 数据源管理
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